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Macht ihr eigentlich auch was mit

Macht ihr eigentlich auch was mit "richtiger KI" bei Ailio?

50m 37s

In diesem Podcast sprechen Tim Lenzen und Alex über ihre Erfahrungen auf der PyCon.de, die Bedeutung von Large Language Models (LLMs) und die Herausforderungen bei deren Implementierung in Unternehmen. Sie diskutieren die Notwendigkeit von KI-Literacy, die Vorteile einer eigenen GPT-Plattform und die Rolle von Automatisierung in der Softwareentwicklung. Zudem reflektieren sie über die Entwicklungsgeschichte von LLMs und die Bedeutung von Wissensmanagement in der digitalen Ära.

Data:Unplugged Recap - Datenplattformen, AI und Kaffee!

Data:Unplugged Recap - Datenplattformen, AI und Kaffee!

42m 19s

Endlich mal wieder eine Folge von David und Janis! <3
In dieser Folge gibt es einen kleinen Rückblick auf die Data Unplugged 2025. Dabei gibt es jeweils einen inhaltlichen Abriss der gehaltenen Masterclasses "Datenplattform 360°: ETL, Persistierung & Governance für nachhaltige Datenstrategien" und "Kaffeebohnen und KI-Algorithmen - Ein Data Science Rezept für die Fertigungsindustrie".
Die kompletten Masterclasses gibt es bei uns natürlich auch! Kontaktiert uns dafür einfach.

Community Notes und Faktenchecker - was verbirgt sich dahinter?

Community Notes und Faktenchecker - was verbirgt sich dahinter?

38m 9s

In dieser Folge Sprechen Tim und Janis kurz über die letzten Tage. Darunter insbesondere auch die Punkte:
Was war die beste Pizza?
Wie war die diesjährige Data Unplugged?

Ansonsten ist der Name Programm: Was sind eigentlich Faktenchecks? Wer führt sie durch? Wie funktionieren sie? Wie sieht es bei den Community Notes aus? Kann Open Source hier eine Lösung sein?

Und einiges anderes zu diesem Themenkomplex.

Wahlumfragen aus Data Science Perspektive

Wahlumfragen aus Data Science Perspektive

40m 25s

Im Vorfeld der kommenden Bundestagswahl sprechen Tim und David über die Statistik von Wahlumfragen und analysieren, wie sie zu deuten sind. Es geht neben den statistischen Grundlagen, die für eine gute Wahlumfrage zu beachten sind auch um weiterführende Themen wie Zeitreihenanalyse und den Umgang mit Unischerheiten in Machine Learning Modellen.

Datenplattformen verstehen und erfolgreich aufbauen

Datenplattformen verstehen und erfolgreich aufbauen

41m 57s

In dieser Folge sprechen unser Ur-Ailionaut Janis und unser Ailionauten Neuling Tim über HotDog Tipps und Datenplattformen. Behandelt werden u.a. Fragen wie:
Welche Entscheidungen und Fragestellungen führen zu einer Datenplattform?
Infrastruktur first oder hangeln wir uns von Use-Case zu Use-Case?
Welche Vorteile bieten managed Lösungen wie Databricks?
Und vieles mehr.

Data Science in Wissenschaft und Industrie - Unterschiede und Gemeinsamkeiten

Data Science in Wissenschaft und Industrie - Unterschiede und Gemeinsamkeiten

44m 0s

In diesem Podcast sprechen Dr. David Geisel und Tobias Quadfasel über den Übergang von der akademischen Welt in die Industrie, insbesondere im Bereich Data Science. Sie reflektieren über ihre Erfahrungen in der Physik, die Herausforderungen während der Promotion und die Unterschiede zwischen wissenschaftlicher und industrieller Arbeit. Zudem geben sie wertvolle Tipps für angehende Data Scientists und diskutieren die Bedeutung von Kommunikation und Teamarbeit in der Branche.

Datenplattformen migrieren | Rückblick auf eine SAS zu Azure Databricks Migration

Datenplattformen migrieren | Rückblick auf eine SAS zu Azure Databricks Migration

50m 58s

Unser Kollege David hat fast 2 Jahre eine SAS zu Azure Databricks Migration begleitet. Dabei sind viele Learnings sowohl auf technischer als auch auf menschlicher & Change Management Ebene entstanden. Diese möchten wir im Podcast gerne mit euch teilen um zukünftige Migrationen zu vereinfachen und echte Insights zu geben.

Commitment bei KI-Projekten - Sollte ein Workshop kostenlos sein?

Commitment bei KI-Projekten - Sollte ein Workshop kostenlos sein?

32m 58s

In dieser Folge diskutieren Janis und ich Ailio interne Prozesse und unsere Erfahrungen mit Kundenworkshops. Dabei geht es unter anderem um die Frage ob ein erster Workshop kostenlos sein sollte und welche Gründe dagegen sprechen sowie allgemein um das Thema Commitment bei Data-Science Projekten.